São José, 26 de setembro de 2025 (IICA) — Reunidos na Costa Rica, as maiores referências do ecossistema de inovação digital vinculado ao setor agropecuário das Américas debateram e compartilharam experiências sobre as últimas novidades para prognosticar o clima e concordaram que as transformações tecnológicas na atividade produtiva devem priorizar as realidades e as necessidades dos agricultores.
Na Semana da Agricultura Digital, que acontece na sede central do Instituto Interamericano de Cooperação para a Agricultura (IICA), atores do setor público e privado examinaram como a inteligência artificial e outros avanços estão transformando a geração de informações sobre o clima e exploraram os caminhos para torná-la mais acessível aos produtores agropecuários.
A Semana AD é o principal espaço regional de encontro e discussão sobre inovações digitais aplicadas ao setor agropecuário. Ela é organizada pelo IICA e seus aliados estratégicos — BID, CAF, Bayer, PROCISUR, Universidade de Córdoba e AWS — e durante quatro dias conta com uma agenda de atividades intensa na qual participam uma seleção de agtechs, decisores políticos, representantes de organizações de produtores, fundos de investimento, aceleradoras, institutos nacionais de pesquisa e desenvolvimento, organismos internacionais, academia e empresas do setor agropecuário e de tecnologia.
Estão presentes no evento 21 agtechs de 15 países das Américas. São empreendimentos que já têm soluções colocadas no mercado e foram eleitas por um concurso com 142 candidatos de 23 países. Agtechs selecionadas nas três edições anteriores da Semana AD também estão entre as participantes.
“O clima influencia decisões críticas que os agricultores devem tomar, como os tempos de plantio, colheitas ou uso de insumos. Ter prognósticos precisos é uma ferramenta muito relevante, e a inteligência artificial está transformando esse campo, como tantos outros. Há a possibilidade de gerar informações com menos custos e mais rapidez; o desafio é disseminá-los eficientemente entre todos os produtores”, disse Romina Ordóñez, Especialista Sênior em Desenvolvimento Rural do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), ao apresentar a discussão sobre tecnologias digitais para o desenvolvimento e a distribuição de serviços climáticos.
Erin Coughlan de Pérez, professora e pesquisadora da Tufts University, falou da “revolução silenciosa” que os prognósticos climáticos produziram nas últimas décadas. “Durante séculos os seres humanos queriam prever o futuro e, hoje, podemos. Agora podemos melhorar os prognósticos de maneira incrível, com a inteligência artificial, uma vez que podemos ser mais rápidos e mais precisos”, disse a especialista.
Coughlan de Pérez alertou, no entanto, que os prognósticos meteorológicos ainda não estão acessíveis para 500 milhões de pequenos agricultores pelo mundo. “Prever o futuro — acrescentou — é um milagre insuficiente. Devemos investir para assegurar que as pessoas recebam os prognósticos, que eles sejam relevantes e utilizáveis e que os agricultores saibam o que fazer e tenham os meios para agir quando o prognóstico chegar”.
Walter Baethgen, Pesquisador Sênior da Escola de Clima da Universidade de Columbia, apontou que o desenvolvimento de serviços climáticos é um processo que engloba a geração de informações climáticas, a tradução para que sejam inteligíveis e a transferência e utilização no nível de produtores e de políticas públicas.
“Esse processo não funciona muito bem atualmente. Uma das lições que aprendemos é que o destinatário final deve estar envolvido desde o início do processo, pois o desafio principal não é a geração, mas a tradução e a transferência. O problema típico em países em desenvolvimento é a falta de informações: se não há dados sobre o passado, não se pode analisar adequadamente e comparar as informações sobre o clima”, alertou.
Baethgen alertou para que não sejam colocadas expectativas exageradas no papel da inteligência artificial: “Existem muitas oportunidades nas novas tecnologias, mas é necessário continuar trabalhando mais com a inteligência tradicional na análise e na comparação. Também devemos apostar na inteligência emocional para entender por que o produtor toma suas decisões”.
O pesquisador Emmanuel Zapata-Caldas, do CGIAR, contou a experiência sobre a confecção de boletins de informações agroclimáticas na Guatemala e exortou a não pensar apenas nos usuários técnicos, mas principalmente nos produtores. “Uma das nossas principais conclusões no processo de pesquisa participativa é que é necessário alinhar as expectativas com a realidade das comunidades e reconhecer os conhecimentos tradicionais. Hoje sabemos que os boletins gerados pelas mesas técnicas agroclimáticas devem ser complementados com boletins comunitários de fácil acesso e leitura para os agricultores”.
Eliminar o hiato entre desenvolvedores e usuários
No painel sobre Digitalização do registro e gestão de dados de campo, Ignacio Ciampitti, da Purdue University, abordou o atual estado e os desafios da digitalização na agricultura, destacando o uso de tecnologias como sensores, satélites, drones e plataformas de gestão de dados. Ressaltou que, embora a adoção de ferramentas digitais tenha crescido, persiste uma desconexão entre desenvolvedores e usuários finais, especialmente no que diz respeito à percepção, utilidade e facilidade de uso dessas tecnologias por parte dos produtores.
Ciampitti enfatizou que o êxito da transformação digital depende de alinhar as soluções tecnológicas com as realidades operacionais e capacidades dos agricultores, priorizando a simplicidade e a utilidade prática: “O desafio não é só inovar, mas elaborar soluções que respondam às prioridades reais do campo. A tecnologia deve ser construída sob a perspectiva do usuário.”
Fernando Herrera Poch, da Cátedra de Inteligência Artificial da Universidade de Córdoba, mencionou o uso de assistentes virtuais baseados em inteligência artificial como ferramentas para melhorar o registro e a gestão de dados de campo na agricultura.
“Os assistentes virtuais — alertou — não substituem o agricultor nem o técnico, mas facilitam o registro de dados de campo com qualidade, integrando-os em sistemas de gestão e transformando-os em conhecimento útil. A inteligência artificial deve estar a serviço da inteligência natural, ajudando a construir uma agricultura mais eficiente, sustentável e centrada nas pessoas.”
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